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  • 交通安全红绿灯
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    2022-03-30 10:38:49

    python交通信号灯检测yolov5交通信号灯识别,红绿灯检测,左转右转识别

    交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分,其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言,在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景,且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分,如下图所示。针对这些难点,国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。

    import argparse
    
    from models import *  # set ONNX_EXPORT in models.py
    from utils.datasets import *
    from utils.utils import *
    
    
    def detect(save_img=False):
        imgsz = (320, 192) if ONNX_EXPORT else opt.img_size  # (320, 192) or (416, 256) or (608, 352) for (height, width)
        out, source, weights, half, view_img, save_txt = opt.output, opt.source, opt.weights, opt.half, opt.view_img, opt.save_txt
        webcam = source == '0' or source.startswith('rtsp') or source.startswith('http') or source.endswith('.txt')
    
        # Initialize
        device = torch_utils.select_device(device='cpu' if ONNX_EXPORT else opt.device)
        # if os.path.exists(out):
        #     shutil.rmtree(out)  # delete output folder
        os.makedirs(out, exist_ok=True)  # make new output folder
    
        # Initialize model
        model = Darknet(opt.cfg, imgsz)
    
        # Load weights
        attempt_download(weights)
        if weights.endswith('.pt'):  # pytorch format
            model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)['model'])
        else:  # darknet format
            load_darknet_weights(model, weights)
    
        # Second-stage classifier
        classify = False
        if classify:
            modelc = torch_utils.load_classifier(name='resnet101', n=2)  # initialize
            modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model'])  # load weights
            modelc.to(device).eval()
    
        # Eval mode
        model.to(device).eval()
    
        # Fuse Conv2d + BatchNorm2d layers
        # model.fuse()
    
        # Export mode
        if ONNX_EXPORT:
            model.fuse()
            img = torch.zeros((1, 3) + imgsz)  # (1, 3, 320, 192)
            f = opt.weights.replace(opt.weights.split('.')[-1], 'onnx')  # *.onnx filename
            torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=11,
                              input_names=['images'], output_names=['classes', 'boxes'])
    
            # Validate exported model
            import onnx
            model = onnx.load(f)  # Load the ONNX model
            onnx.checker.check_model(model)  # Check that the IR is well formed
            print(onnx.helper.printable_graph(model.graph))  # Print a human readable representation of the graph
            return
    
        # Half precision
        half = half and device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA
        if half:
            model.half()
    
        # Set Dataloader
        vid_path, vid_writer = None, None
        if webcam:
            view_img = True
            torch.backends.cudnn.benchmark = True  # set True to speed up constant image size inference
            dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz)
        else:
            save_img = True
            dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)
    
        # Get names and colors
        names = load_classes(opt.names)
        # colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(names))]
        colors = [(0, 255, 0), (0, 0, 255), (0, 0, 155), (0, 200, 200), (29, 118, 255), (0 , 118, 255)]
    
        # Run inference
        t0 = time.time()
        img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device)  # init img
        _ = model(img.half() if half else img.float()) if device.type != 'cpu' else None  # run once
        for path, img, im0s, vid_cap, frame, nframes in dataset:
            img = torch.from_numpy(img).to(device)
            img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32
            img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
            if img.ndimension() == 3:
                img = img.unsqueeze(0)
    
            # Inference
            t1 = torch_utils.time_synchronized()
            pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
            t2 = torch_utils.time_synchronized()
    
            # to float
            if half:
                pred = pred.float()
    
            # Apply NMS
            pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres,
                                       multi_label=False, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
    
            # Apply Classifier
            if classify:
                pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
    
            # Process detections
            for i, det in enumerate(pred):  # detections for image i
                if webcam:  # batch_size >= 1
                    p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy()
                else:
                    p, s, im0 = path, '', im0s
    
                save_path = str(Path(out) / Path(p).name)
                print(save_path)
                s += '%gx%g ' % img.shape[2:]  # print string
                gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]  #  normalization gain whwh
                if det is not None and len(det):
                    # Rescale boxes from imgsz to im0 size
                    det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
    
                    # Print results
                    for c in det[:, -1].unique():
                        n = (det[:, -1] == c).sum()  # detections per class
                        s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)])  # add to string
    
                    # Write results
                    for *xyxy, conf, cls in det:
                        if save_txt:  # Write to file
                            xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
                            with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file:
                                file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh))  # label format
    
                        if save_img or view_img:  # Add bbox to image
                            # label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf)
                            label = '%s' % (names[int(cls)])
                            plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)])
    
                # Print time (inference + NMS)
                print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1))

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  • 随着近年来人工智能技术的发展,...其实除了我们能够接触到的这些应用之外,人工智能技术在一些其他专业领域的应用也是非常广泛的,比如交通、医疗、国防、家居、制造业等各行业都已经对人工智能技术的应用非常成熟了。

    随着近年来人工智能技术的发展,很多行业在实际应用中都已经融入了人工智能的技术,从原来的“互联网+”逐渐转变成了现在的“AI+”。人工智能在各行业的应用普及也对普通民众产生了很大的影响,比如我们常用的刷脸应用、智能语音导航、智能客服等就是使用人工智能技术实现的。其实除了我们能够接触到的这些应用之外,人工智能技术在一些其他专业领域的应用也是非常广泛的,比如交通、医疗、国防、家居、制造业等各行业都已经对人工智能技术的应用非常成熟了。


    01人工智能在交通领域的应用方向

    人工智能技术在各行业的应用,首先要考虑的是看能否让原来的工作效益更高,这里所说的工作效益不单指经济效益,还包括安全效益、社会效益、国家效益等。下面我们就以人工智能技术在交通行业中的一个小的应用展开分析。

    人工智能在交通领域的应用,可以大概分为以下几个方向:

    01.智能公交车智能公交

    通过RFID、传感等技术,实时了解公交车的位置,实现弯道及路线提醒等功能。同时能结合公交的运行特点,通过智能调度系统,对线路、车辆进行规划调度,实现智能排班。

    02.共享自行车

    共享自行车是通过配有GPS或NB-IoT模块的智能锁,将数据上传到共享服务平台,实现车辆精准定位、实时掌控车辆运行状态等。

    03.车联网

    利用先进的传感器、RFID以及摄像头等设备,采集车辆周围的环境以及车自身的信息,将数据传输至车载系统,实时监控车辆运行状态,包括油耗、车速等。

    04.充电桩

    运用传感器采集充电桩电量、状态监测以及充电桩位置等信息,将采集到的数据实时传输到云平台,通过APP与云平台进行连接,实现统一管理等功能。

    05.智能红绿灯

    通过安装在路口的雷达、AI摄像头装置等,实时监测路口的行车数量、车距以及车速,同时监测行人的数量以及外界天气状况,动态地调控交通灯的信号,提高路口车辆通行率,减少交通信号灯的空放时间,最终提高道路的承载力。

    06.汽车电子标识

    汽车电子标识,又叫电子车牌,通过RFID技术,自动地、非接触地完成车辆的识别与监控,将采集到的信息与交管系统连接,实现车辆的监管以及解决交通肇事、逃逸等问题。

    07.智慧停车

    在城市交通出行领域,由于停车资源有限,停车效率低下等问题,智慧停车应运而生。智慧停车以停车位资源为基础,通过安装地磁感应、摄像头等装置,实现车牌识别、车位的查找与预定以及使用APP自动支付等功能。

    08.高速无感收费

    通过摄像头识别车牌信息,将车牌绑定至微信或者支付宝,根据行驶的里程,自动通过微信或者支付宝收取费用,实现无感收费,提高通行效率、缩短车辆等候时间等。

    09.车辆统计与识别

    借助智能视频分析与识别技术,交通行业能统计车流量、车牌识别、车型检测等,利于交通行业实现公路交通的全方位监控、巡逻;便于疏通交通堵塞;利于交通事件的追查与溯源。

    10.自动处理与车辆跟踪

    基于智能视频识别技术与大数据计算能力,可以实现除车流量统计、车辆识别,还可以根据提取出的车辆信息结合GIS或卫星定位技术,用来进行车辆的跟踪。并在高速出入口设置自动收费系统,实现自动化、智能化的业务处理,便于车辆快速通行。


    02人工智能实现红绿灯调控的分析

    通过了解了以上智慧交通的应用方向,可以发现人工智能在交通领域的应用基本上已经触及到了方方面面。我们要分析的问题就是人工智能技术如何对红绿灯进行智能调控。

    首先我们需要确定对红绿灯要调控到哪一种程度才算是我们的最终目标。比如让红绿灯可以根据车流量的大小来自动调整时长,也可以根据斑马线两端等待过马路的人数来调整,还可以根据综合路况来调整红绿灯的时长,所以我们首先要做的就是确定目标,我们暂且就以综合路况情况调整作为目标,那么我们就需要这个路段的实时图像,比如路段是否畅通、路段是否有故障车辆或者遗落物体挡路,或者路段出现塌陷等其他因素,还要统计该路段路过的车辆数量,以及斑马线两端等候的行人数量等。

    我们在项目开始之前,一般会建立一个思维导图,将这些情况逐一分析,看看是否还有遗漏的问题。然后再去思考,如何使用AI的方式来解决这些问题。

    首先对于车流量和人流量的统计,可以使用目前工业界比较常用的检测模型来实现,比如像YOLO系列中的v5版本或者YOLOX,算是目前在工业界比较通用的模型了。

    其次就是对实时路况监控的实现,这一块主要有三个问题构成,第一个问题是对路段本身的状况监控,比如路面塌陷、裂缝、表面损坏等;第二个问题是对路面上的障碍物的监控,比如行驶的车辆掉落的杂物,或者其他影响车辆正常行驶的杂物;第三个问题是对路段上的车辆是否正常行驶的监控,比如突然有车辆抛锚,这会影响到其他车辆的安全行驶。

    路况监控中关于第一个问题,对路段本身状况的监控,可以通过路面缺陷检测算法模型进行实现,具体流程也非常简单,就是对路面的缺陷状态和正常状态的一个区分,使用比较好的分类模型都是可以实现的,比如轻量级模型Mobile Net系列、Shuffle Net系列,通用模型YOLO系列等,目的就是检测出路面缺陷部分,然后通过系统上报,同时提醒该路段的车辆驾驶人员,如果缺陷影响过大,那么势必会影响该路段的车辆行驶速度,可能会导交通拥堵,那么可能需要分配更多的绿灯时间。

    路面缺陷一般大部分是长时间形成的,其实对于这种,我们的模型并不会积极地提示,当缺陷达到一定程度后,会被算法识别处理的,但是也不排除突发情况,比如大型车辆在路过某些路面时,可能会突然造成路面塌陷或其它损坏,这种情况就需要及时提醒后面的车辆,所以这也是我们的算法最需要解决的问题。

    第二个问题,路面杂物的处理,在模型的选择上和路面缺陷检测可以一样,因为也需要对杂物进行检测识别,不同的是,路面缺陷基本可以通过常见的状态对其进行分门别类,比如路面表面破损、深坑、鼓起、塌陷、裂缝、分界线模糊等。而对路面杂物的监控就会有一定的难度,因为我们不清楚该路段可能会出现哪些杂物,因此我们只能先对有可能容易出现的杂物进行分类训练,然后在长期的使用过程中再对出现的其他不在原来训练类别中的物体进行训练,从而增大标签库来实现。和第一个问题一样,路面杂物如果影响到车辆正常行驶,就会有可能导致交通拥堵,从而需要分配更多的时间让车辆通过。

    第三个问题,对于车辆是否正常行驶,可以根据车辆停留的时间来判断,但是如果单纯只通过车辆停留时间来判断,可能会把红灯时候等待的车辆、以及正常堵车的车辆也计算进去,所以这种情况下,我们先需要对不同的车辆区别对待,比如判断该路段的车辆是否都在行驶,如果该路段超过10%或者5%以上(这里设一个阈值,用来判断车辆抛锚的可能性)的车辆都是没有行驶的,说明要么是红灯等待时段,要么是前方路段堵车,否者我们可以判断为车辆抛锚,值得注意的是留给我们做判断的这个时间比较短,因为抛锚车辆停留超过一定时间,则有演变成堵车的可能,这个时候就需要交警来疏散车辆了。

    所以我们做的这个智能红绿灯系统不仅仅是根据实时路况来智能的调控红绿灯,还需要把所发生的情况汇总到交通系统中,帮助管理人员做决策,是否需要交警或者其他维修人员带现场处理发生的问题。

    至于如何判断车辆是否在行驶过程中,就比较简单了,可以使用图上坐标距离变化和时间段来确定。关于车辆抛锚的原因也有很多种,也有可能是车辆自身故障、或者驾驶者个人的行为、又或者是和其他车辆发生的事故,如果是车辆或驾驶者自身的问题,一般车辆抛锚就是这辆车,如果是追尾或者连环撞击导致,那么抛锚的车辆可能就会变多,也有可能是两辆、三辆,甚至有可能会出现十几辆、或几十辆车连环撞击的可能,判断这种情况的时候就需要考虑该路段属于市区、郊区、国道,还是高速了,一般来说,可行驶速度越高的路段,由于车辆事故造成的抛锚车辆也更多。所以这个阈值也是根据路段的不同而调整的。

    然后就是如何根据上面这些问题做一个完善的解决方案,然后反馈给系统,系统根据反馈回来的结果进行合理的调控红绿灯,而不是一成不变的红绿灯时长。

    如果我们直接融入上面这些问题来做一个解决方案,也不是不可以,但是对于没有项目开发经验的人员来说,有一点点复杂,那么我们可以和产品迭代思维一样,使用逐步加码的方式来完成解决方案,首先我们可以先排除复杂路况下特殊情况发生的可能,做一个简单的只是根据车流量和人流量而智能调控红绿灯的系统方案,然后再逐步加入特殊状况,比如在原来的只是根据车流量和人流量统计而方案中加入车辆抛锚后,我们的方案需要做什么样的更改,然后这样逐步就完成了整体的方案。这个时候我们一般就需要对各种情况问题进行优先级排序,比如车辆突然抛锚,一般属于交通突发事件,这种优先级是比较高的,因为处理不当可能会造成交通拥堵、甚至事故的发生,所以需要其他情况为此让步,故而先处理这个问题。

    那么我们就根据车流量和人流量来先做一个简单的方案分析,有兴趣想更深入研究的同学和其他学习者可以添加我们的公众号:深度人工智能,后期会更新更多的方案细节。首先,我们可以思考一下红绿灯的位置都在路段的哪个方向。

    一般在市区或者郊区,红绿灯大部分都在十字路口、丁字路口的偏多,还有其他闹区出入口、各种转弯、交叉等路口,而我们这里要分析的主要是以常见的人流较为密集的区域的十字路口为主,因为十字路口的情况包括了丁字路口和普通的红绿灯路口的情况,我们假设城市的东部为产业园区,城市中大部分人都在城市的东部工作,而城市的西部是人们的生活区,大部分人都住在这里,而城市的南北方向,基本没有划分的很明显,也就是工作和生活都互有交叉,那么这种城市格局在上下班高峰期很容易出现东西向车辆比南北向车辆更多的情况,画在地图上也就是某段十字路口的横向车道的车辆要比纵向车道的车辆更多。

    正常情况下,红绿灯系统对无论东西向车道还是南北向车道的时长都是一样的,比如都是60秒,而由于城市格局的特殊性,导致十字路口东西向的车辆经常出现交通拥堵的现象,而南北向的车辆不到60秒的时间就已经行驶完毕,所以可以将早晚高峰期时段东西向车道的绿灯时长调整为80秒,红灯时长则缩短为40秒,也就是为了让东西向的车辆走的更多一些,从而缓解这个时段的东西向车辆的拥堵情况,而城市的南北向由于产业区与生活区分布更加均匀,没有东西向那么集中,所以没有像东西向那样明显的早晚班高峰期,来往的车辆也较少一些,所以缩短为40秒的绿灯时长,而红灯调整为80秒的时长。

    通过上面的案例分析,我们发现这完全是一个人工的调控结果,根本没有使用AI算法去实现。之所以先分析人工调控的案例,有两个原因,第一个原因是因为某些特定的情况下,是可以使用人工固定调控红绿灯的,就如上面的案例,第二个原因就是使用AI调控红绿灯的过程是和人工智能调控过程是一样的,也是让大家明白整个实现过程。

    只不过使用AI系统调控红绿灯是根据各个路段的实时车辆数量来实时调控的,也就是AI系统可以随时根据安装到十字路口的带有算法的摄像头来统计横竖两个路段的车辆数量的,然后再根据统计到的两个方向路段的车辆数来分配两个路口方向红绿的时长,具体每个路段的车辆阈值设定和分配的时长是多少,这个要根据交通管理人员的建议而定。总之遵循一个原则,和人工调控一样,就是该方向路段和另一方向路段的车辆数量统计比较,哪个车辆更多,那么哪个路段就获得更多的绿灯分配时长。

    而在闹市区,有时候还需要综合行人的情况来调控红绿灯的时长,否则只根据车辆来调控,可能会导致大量的人群聚集在路口,甚至由于行人等待过长,导致有些行人强行闯红灯的现象发生,进而引发交通事故。可以发现加入的因素越多,对红绿灯的调控要求就越高。这里面不仅仅包括了冰冷的交通规则,还需要考虑人文因素,尤其是对于人们穿越马路的习惯的了解,毕竟算法的目的就是服务于人们的生活,而最好的方式就是达到一个让大家都能够接受的平衡点,而不是偏向于某一方而引发新的矛盾。

    以上只是针对图像视觉方向而进行的分析,如果在车辆上装上传感器和相应的信息收集系统,那么所有车辆的行驶状态都会汇聚到一个总的交通调度系统上,也将是车联网的开端了。到了这个阶段,那么对于红绿灯调控这种小的应用基本上都不是什么难题了,更多的是关注人车协同的安全驾驶方向了。当然在未来当无人驾驶能够普及的话,那么现在所讨论的很多问题都将不再是问题,因为到那个时候,所走的路线和路况通过车联网系统都已经被预设好了,所以根本不会出现这些问题。

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    公众号会话框中回复:“红绿灯”获取源码!添加小编微信:15570666506领取更多源码!

    Scratch3.0介绍

    Scratch融合卡通、动画、音效等多媒体的运用和直观拖拽式的编程方式,生动有趣,可以编写各种类型程序,游戏、动画、互动美术、实物模拟、数学模拟等,想象无限。同时蕴含丰富知识,体现现代编程思想,涵盖程序设计、数学、物理、语言、艺术各领域;经过系统学习,编程班的孩子的逻辑思维能力将远远超过一般的同年龄孩子。事实上,Scratch是种“一朝学会,受益终生”的课程。MIT和Google合作共同打造以Blocky为核心的Scrach 3.0,采用Html5的页面技术,支持横式和直式的图形式程序撰写,可以在iOS&Android手机平板及桌上电脑跨平台的使用,对少儿编程教育有很大的帮助!Scratch3.0可以向下兼容,因此你不必担心以前的作品无法通过3.0进行编辑,虽然发布了新的版本,对于大家学习影响并不是很大,我们依旧可以继续使用scratch2.0(以下简称2.0)进行学习,或者使用2.0的教程在3.0软件下学习。新版也分线上版本和线下版本:这版本最大的亮点就是,线上版本支持移动设备上(也就是iPhone或者iPad等终端设备上)进行编程,离线版本则不在需要先安装Adobe Air,安装省心了不少。目前我们可以通过网址:https://beta.scratch.mit.edu/来访问scratch3.0;也可以在官方网站上【https://scratch.mit.edu/download】下载最新的离线版;大家快快去体验吧!

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  • 智能红绿灯自动控制系统分析

    千次阅读 2021-07-19 10:10:18
    交通信号灯是指挥交通运行的信号灯,也称红绿灯,由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行,绿灯表示准许通行,黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的,合理的设置各个指示灯的时间,可以有效地...

    前言

    交通信号灯是指挥交通运行的信号灯,也称红绿灯,由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行,绿灯表示准许通行,黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的,合理的设置各个指示灯的时间,可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力,减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作,以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
    在这里插入图片描述

    图1

    一、红绿灯

    早期的红绿灯主要是一个被动机械控制工具,在红绿灯加入电气控制后,控制系统通过提前设置好的方案和时间发出指令,下面使用实例进行讲解。

    1、机械控制

    刚开始的控制系统是根据方案提前设置好的,控制时间在运行中无法更改。启动后,按照预置的方案,周期执行,如下方实例所示。
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    图2 周期控制程序
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    图3 指示灯输出

    2、定时控制

    在城市中,每天都有上班高峰期和下班高峰期,在这期间,可能在某个方向在这期间车辆特别多,这时为了防止某个路口长时间堵塞,可以在该路口车多的方向增加绿灯时间。因此可以设置不同时间段的控制方案,称为定时控制。
    通过观察路口车辆情况,提前设置高峰时间段。启动后,程序读取系统时间,通过比较,得出该时间是否属于高峰期。若为高峰期,按照高峰期预置的方案,周期执行;若为非高峰期,按照非高峰期预置的方案,周期执行。如南北方向在高峰期车辆比较多,具体控制程序如下方实例所示。
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    图4 读取系统时间
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    图5 比较时间
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    图6 高峰期控制程序
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    图7 非高峰期控制程序
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    图8 指示灯输出
    一天只用一个配时方案的称为单段式定时控制;一天按不同时段的交通量采用几个配时方案的称为多段式定时控制。

    二、智能红绿灯

    在城市交通中,红绿灯虽然有信号控制系统,但红绿灯的转换频率只能按时间分配,不能根据车辆情况合理分配红绿灯时间。比如说某个路口,某个时间段,南北方向车辆没有了,依然是绿灯,而东西方向车辆很多,绿灯时间内,车辆只能走一部分,这样东西方向只会越来越堵,道路的通行率大大降低,同时延长机动车等待时间。
    自适应交通控制系统,也称智能红绿灯,就可以解决这个问题。该系统是一个计算机化的系统,采用自适应控制算法,以及大数据分析,而不是其他系统采用的预先设定的固定时间交通控制方案。原理是在交叉路口上安装车辆检测器等检测设备,把交通实时数据反馈到系统服务器,服务器对其进行分析,系统根据实际情况自动调整配时方案,并且还可以与其他路口联调联控,无须管理人员经常性对系统干预。自适应交通控制系统分为感应控制系统和自适应控制系统。

    1、感应控制

    感应控制的基本方式是单个交叉口的感应控制,简称单点控制感应控制。系统根据某个交叉路口车辆反馈数据信息进行分析,信号灯随着车流信息的变化而随时改变,减少交通压力。如下面实例所示,红绿黄灯的控制时间是可变的,系统分析实时数据后,计算机与控制器可以进行数据交换,可以修改控制器数据块中相应偏移量的值来配置(增加或减少)红绿黄灯(数据块DB9)相应的显示时间,从而达到有效控制车辆行驶。
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    图9 感应控制程序
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    图10 指示灯输出

    2、自适应控制

    路面上车辆的情况是不确定性的,每时每刻都在变化。如果把交通系统作为一个不确定系统,能够连续测量其状态,如车流量、停车次数、延误时间、排队长度等,把这些变量进行分析,掌握其变化特性,并与理想的动态特性进行比较,并利用差值以改变系统的可调参数或产生一个控制,从而保证不论环境如何变化,均可使控制效果达到最优或次优控制的一种控制方式。自适应控制是多个单点控制感应控制联调联控。
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    图11
    如某个路口的某个方向如果出现拥堵,系统检测到拥堵方向车辆增加且通行缓慢,会立刻向周边路口发出协调管控信号,让系统把通向这个拥堵路口上游的红灯时间适当延长,然后把拥堵路口疏散方向的绿灯时间也延长,这样对拥堵路口变成了一个“缓进快出”模式,用于路口“消肿”。

    3、辅助功能

    智能红绿灯系统除了自动化调整红绿灯时间,还可以根据实际情况和需求添加一些辅助功能,如报警功能,可以辅助交警工作。系统检测到路口拥堵加剧,立刻启动应变,至于拥堵的原因,可能是车多,也可能是临时发生事故,系统是不知道的。但有一点,系统可以分辨出来。那就是采取了应变,同一个地点还是拥堵,系统就会判定,这个拥堵原因不是偶发的,可能是某个交通组织的问题,从而发出预警。交警收到警报,就会去现场调研,然后想办法解决。这样就减少了监控人员时时刻刻盯着监控的工作。

    4、网络安全问题

    智能红绿灯自动控制系统是一个联网系统,拥有一个可视化平台进行监控、管理和安全检测等工作。因此非常注重网络安全方面,需要一个安全管理系统进行实时识别、分析和预警安全威胁,拥有防攻击、防病毒、防篡改、合规检查等安全能力,保证控制系统的自动化安全运营。
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    图12

    结束语

    红绿灯不仅仅指单纯红绿黄色灯指示,还有行驶方向指示,车辆直行、左转、右转、掉头和人行道指示灯时间配置,其实原理一样,只要弄清楚它们之间的关系,即可编程出相关的控制逻辑程序,那么我们在攻击的研究过程中也可以对其中的逻辑程序进行更改以达到我们需要的利用效果。

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